photo_recoloring
实现了Huiwen Chang et al. 的论文"Palette-based Photo Recoloring, ACM SIGGRAPH 2015"
Zhou Bowei
2015.12.26
一、使用方法
直接打开index.html或者访问http://b-z.github.io/photo_recoloring。
从相册中选择合适图片上传，程序将自动计算调色板。
待计算完成，可点击调色板编辑变换的目标颜色。
编辑完后，点击CONFIRM按钮开始重着色。
二、算法实现
2.1 调色板计算
- 将RGB颜色空间均匀分成$16\times 16\times 16$个bins，统计图像中属于各个bin的颜色个数。每个bin的RGB空间均值为其代表色
(注: 原文为Lab空间均值，但求该均值较复杂，故使用了差别不大的RGB均值)。 - 对bin进行聚类，使用的方法是改进的K-means算法。
- 在聚类前，规定黑色为调色板颜色之一，这样可避免生成的调色板中有很多暗色。
- 将聚类得到的调色板颜色按照Lab亮度升序排序。
2.2 重着色
- 单个的颜色变换可以看成颜色在L通道与a、b通道单独变换的组合。
- L通道的变换由对调色板亮度线性插值得到。
- ab通道的变换(左下图)由颜色在Lab空间内平移得到。其中对于超出Lab边界的情况做了特殊处理
- 一组颜色变换可以看做是若干个单独颜色变换的组合(右下图)，文章给出了使用径向基函数分配权重的方法:
$$f(x)=\sum_i^k \omega _i(x) f_i(x)$$ $$\omega i(x)=\sum_j^k\lambda{ij}\phi(\parallel x-C_j\parallel)$$$$\phi(r)=e^{-\frac{r^2}{2\sigma_r^2}}$$
三、主要函数及说明
| 函数 | 位置 | 说明 |
|---|---|---|
Color.lab2rgb(InputColor) |
color.js | 将RGB颜色转换为Lab颜色( |
Color.rgb2lab(InputColor) |
color.js | 将Lab颜色转换为RGB颜色 |
Color.labBoundary(pin, pout) |
color.js | 在Lab空间内，求颜色pin与pout连线与Lab边界的交点(二分查找) |
Palette.palette() |
palette.js | 统计图像颜色属于各个bin的颜色个数 |
Palette.kmeansFirst() |
palette.js | 聚类，由统计好的bins数据得到调色板 |
Palette.kmeans() |
palette.js | 调整上一步聚类得到的颜色，直到调色板不再变化 |
Palette.colorTransformSingleL(l) |
palette.js | 根据调色板颜色亮度，确定新图像亮度的变化 |
Palette.colorTransformSingleAB(ab1,ab2,L,x) |
palette.js | 在Lab空间某一亮度的层内，根据论文方法，由$ab1\to ab2$这一对颜色变换，对x做a、b通道的颜色变换 |
Palette.colorTransform(colors1,colors2) |
palette.js | 综合几组颜色变换的结果，得到新的图片 |
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两天写完 都是DDL逼的（╯－＿－）╯╧╧